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ロジカルシンキングに使える7つのフレームワーク。論理思考力を鍛えたい大学生は暗記必須!

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ロジカルシンキングに使える7つのフレームワーク。論理思考力を鍛えたい大学生は暗記必須! 「論理的思考力とか意味わかんないし。ロジカルシンキングとか鍛えようがないし。生まれ持った資質でしょ」と思ってしまう人も多いかもしれません。
ところが思考力というのはただ考えるだけで鍛えられるものではありませんし、ましてや性質・性格では全くありません。

効果的に考えるためには、先人の知恵を借りましょう。

それが、思考のフレームワークです。

なぜ、フレームワークが重要なのか
それには3つの理由があります。
①効率的だから
②コミュニケーションロスが少なくなるから
③全体を俯瞰して考えることができるから

そこで、今回は最も代表的で使えるフレームワークをご紹介します。

①空・雨・傘



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意思決定のフレームワークで最も有名なもので、その名の通り「空を見たら、雨が降りそうだから、傘を持って行こう」の略。

この「空を見る」というのはつまり、自分の周囲を見渡すことです。外部環境分析になります。
そこから導き出された「雨が降りそうだ」というのはその外部分析から得た自分なりの分析なのです。

これはつまり外部環境から細かいミクロの視点へと移って、物事を考えています。
しかしこれは当たるかもしれませんし、外れるかもしれません。
それを受けて「傘を持って行こう」と決める訳ですが、では「なぜ、傘なのでしょうか?」

もしかしたら傘しか持ってないのかもしれませんし、レインコートが好きではないからかもしれません。
そのような理由を全て加味した上で「傘」と決めているわけです。

この流れは特に難しく考える必要はなく、この「空・雨・傘」というのは意思決定のプロセスを分かりやすく表しているのです。

空:事実、現状の認識
雨:解釈・予想
傘:行動・提案

この様にしっかりとした意思決定プロセスがロジカルシンキングへの第一歩になります。

②5W1H



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[who / where / why / when / what / how]を基準にして考える方法です。
これってロジカルシンキングなの?と思う人もいるでしょうが、もともと5W1Hは最も大事なことを伝えるために生まれた考え方です。
これだけ5W1Hを一般的に誰もが知っているのにも、理由があり、決して軽く見てはいけません。
人に何かを伝えるときは、このフレームワークを利用すると、認識のずれが少なくなり有効です。


③マトリクス分析で問題を視覚化


マトリクス分析とは、まず平面にX軸とY軸を引いて2軸を作り、情報を並べることで整理する手法です。これを「2✕2マトリクス」といい、市場シェアと市場成長率を2軸の座標として対象となる事業を4つの象限に分けて分析するPPM(プロダクト・ポートフォリオ・マネジメント)などが有名です。

どこから手をつけてよいかわからない複雑な問題をいったん相関図に書き出して整理するというマトリクス分析もあります。
ビジネスであれば「満足度」「問題点」などというキーワードだけでなく、「モチベーションが低い」→「売上が伸びない」など、具体的に発生している現象をすべて書き出し、それらを矢印で結びながら因果関係を図解してゆきます。

すべての現象が「原因」と「結果」の矢印で結ばれるまで、「見落としている現象はないか」などと検討しながら掘り下げることがコツです。

3-1 SWOT分析



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[strength(強み)/weakness(弱点)/opportunity(機会)/threat(懸念点)]を軸に考える方法です。

【組み合わせで考える】
強み×機会:「強み」によって「機会」を最大限に活用するために取り組むべきことは何か?
強み×脅威:「強み」によって「脅威」による悪影響を回避するために取り組むべきことは何か?
弱み×機会:「弱み」によって「機会」を逃さないために取り組むべきことは何か?
弱み×脅威:「弱み」と「脅威」により最悪の結果となることを回避するために取り組むべきことは何か?

このように組み合わせて考えることで戦略が見えてきます。
これができるようになったら、更に応用した方法も調べてみるといいかもしれません。

3-2 緊急度・重要度マトリクス



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シンプルですが、意外と使えるもの。優先順位を決める時などに役立ちます。
特別な知識がなくてもすぐに使えるので、何か決める時になど使ってみてはいかがでしょうか?

④PDCA



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図にもある通り、[Plan/Do/Check/Act]を表すもの。
計画して実行してみて、確認(反省)して、改善していこうというもので、一見当たり前のようですが、これを繰り返すことでより精度が上がりますよ。

⑤フェルミ推定



フェルミ推定とは、実際に調査することが困難な数値を、論理的推定によって概算するという思考法です。
例えば「日本の年間新車販売台数」の概数を知りたい場合、自動車工業会のサイトを調べたり、各自動車メーカーのIRページからデータを集計するといった手法が一般的でしょうが、こういった統計データがない場合に役立つのがフェルミ推定です。

「日本の人口が約1億3000万人。このうち1/3が運転免許証を持っているとして、さらにその1/3が自家用車を持っているとします。1台の自動車に平均7年乗るとすれば、昨年車を買い換えた人の数は全体の1/7程度のはず…」と考えていくと、
130,000,000÷3÷3÷7≒2,000,000
で、自家用車の買い替え需要はおよそ200万台と予測できます。

さらに新車販売台数にはトラックや商用車も含まれます。
これらの販売台数を自家用車と同程度の200万台と仮定して加えることで、「日本の年間新車販売台数の概数はおよそ400万台」という推測が成り立ちます(統計上の正解は約500万台)。

フェルミ推定では、「どこに理論の起点を置き、どのような推理を展開するか」によって精度が大きく変わります。限られた時間でより正解に近いフェルミ推定ができるようトレーニングすることで、ロジカルシンキング力が鍛えられるでしょう。

⑥AIDMA



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主に消費者の消費者の購買決定プロセスを説明するモデルの1つ。
どのようなプロセスを経て消費者がその商品を購入するのかを考える際に使えます。

[Attention/Interest/Desire/Memory/Action]を軸に考えて行きます。

Attention(どのようにして消費者がその商品の存在を知るのか?):認知段階
Interest(興味を持ち)、Desire(欲しいと思う様になり)、 Memory(記憶する):感情段階
Action(実際に購入という行動に出る):行動段階
という風に掘り下げて考えて行きます!

⑦水平思考の6つの帽子



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6色の帽子をそれぞれ赤:感情的視点、青:思考プロセスを重視した視点、白:中立的視点(資料やデータ)、黄色:希望的・客観的視点、黒:批判的・消極的視点、緑:創造的視点と定めて、1つ1つの視点から考えて行く手法です。

人間というのは1度にいくつもの視点から考えてしまうので、一旦そのような複雑な考え方から離れて、1つ1つの視点から考えてみようということですね!

最後に



いかがでしたでしょうか?
今回紹介したものは比較的簡単なものなので、日常生活でも使う機会が多いと思います。

簡単に思えますが、意外と人は考えていないもの。物事を考える時には必ず考える癖を付けていれば自然とロジカルシンキングの基礎は身に付きます。
基本的なフレームワークが使いこなせるようになってきたら、更なる飛躍のためにも他のフレームワークを吸収して行きましょう。
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